จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: CropAndResizeGradBoxes
#include <image_ops.h> คำนวณการไล่ระดับสีของ crop_and_resize op โดยใช้เทนเซอร์กล่องอินพุต
สรุป
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- ผู้สำเร็จการศึกษา: เทนเซอร์รูปร่าง 4 มิติ
[num_boxes, crop_height, crop_width, depth] - ภาพ: เทนเซอร์ 4 มิติของรูปร่าง
[batch, image_height, image_width, depth] ทั้ง image_height และ image_width จะต้องเป็นบวก - กล่อง: เทนเซอร์ 2 มิติของรูปร่าง
[num_boxes, 4] แถวที่ i ของเมตริกซ์ระบุพิกัดของกล่องในภาพ box_ind[i] และระบุไว้ในพิกัดปกติ [y1, x1, y2, x2] ค่าพิกัดที่ทำให้เป็นมาตรฐานของ y ถูกแมปกับพิกัดของภาพที่ y * (image_height - 1) ดังนั้นเนื่องจากช่วง [0, 1] ของความสูงของรูปภาพที่ทำให้เป็นมาตรฐานจะถูกแมปกับ `[0, image_height - 1] ในพิกัดความสูงของภาพ เราอนุญาต y1 > y2 ซึ่งในกรณีนี้การครอบตัดตัวอย่างจะเป็นเวอร์ชันพลิกขึ้นและลงของรูปภาพต้นฉบับ มิติความกว้างได้รับการปฏิบัติในทำนองเดียวกัน อนุญาตให้ใช้พิกัดที่ทำให้เป็นมาตรฐานนอกช่วง [0, 1] ได้ ซึ่งในกรณีนี้เราใช้ extrapolation_value เพื่อคาดการณ์ค่าภาพที่ป้อนเข้า - box_ind: เทนเซอร์ 1-D ของรูปร่าง
[num_boxes] ที่มีค่า int32 ใน [0, batch) ค่าของ box_ind[i] ระบุรูปภาพที่กล่อง i -th อ้างถึง
แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):
- วิธีการ: สตริงที่ระบุวิธีการแก้ไข ขณะนี้รองรับเฉพาะ 'bilinear' เท่านั้น
ผลตอบแทน:
-
Output : เทนเซอร์รูปร่าง 2 มิติ [num_boxes, 4]
ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ |
|---|
Method (StringPiece x) | |
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const
ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ
วิธี
Attrs Method(
StringPiece x
)
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[],[],null,["# tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes Class Reference\n\ntensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes\n=======================================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nComputes the gradient of the crop_and_resize op wrt the input boxes tensor.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- grads: A 4-D tensor of shape `[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]`.\n- image: A 4-D tensor of shape `[batch, image_height, image_width, depth]`. Both `image_height` and `image_width` need to be positive.\n- boxes: A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`. The `i`-th row of the tensor specifies the coordinates of a box in the `box_ind[i]` image and is specified in normalized coordinates `[y1, x1, y2, x2]`. A normalized coordinate value of `y` is mapped to the image coordinate at `y * (image_height - 1)`, so as the `[0, 1]` interval of normalized image height is mapped to \\`\\[0, image_height - 1\\] in image height coordinates. We do allow y1 \\\u003e y2, in which case the sampled crop is an up-down flipped version of the original image. The width dimension is treated similarly. Normalized coordinates outside the `[0, 1]` range are allowed, in which case we use `extrapolation_value` to extrapolate the input image values.\n- box_ind: A 1-D tensor of shape `[num_boxes]` with int32 values in `[0, batch)`. The value of `box_ind[i]` specifies the image that the `i`-th box refers to.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1_1_attrs)):\n\n- method: A string specifying the interpolation method. Only 'bilinear' is supported for now.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CropAndResizeGradBoxes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a7396286fdb983072f2291a1b8e42dd72)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind)` ||\n| [CropAndResizeGradBoxes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1acb0082fa9451e89cacb7f33ec41ea71f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, const `[CropAndResizeGradBoxes::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1adaf9854fc96b856511f2dc5d98f970d9) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1aa787d871d3d2a6d4db396a999df47866) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1adc2ba9c9ad9db25b155a2c4d257cf17b)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a31b45934d809d1528e55f1b32e7c4a42)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1aaffb6597bcce6544556871610729fbf6)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Method](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a40631e53f11d856a516a8a73adce1646)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs) | Optional attribute setters for [CropAndResizeGradBoxes](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### CropAndResizeGradBoxes\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradBoxes(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind\n)\n``` \n\n### CropAndResizeGradBoxes\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradBoxes(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n const CropAndResizeGradBoxes::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Method\n\n```text\nAttrs Method(\n StringPiece x\n)\n```"]]
